
作者:大鹏
8 月 22 日晚,北京国家速滑馆 "冰丝带"。能自主发球的人形机器人站到球台一侧,对面是乒乓球奥运冠军、大满贯得主丁宁。几个回合下来,丁宁漏接了几球。赛后她给机器人的评价很高:"它超会学。"
这个机器人背后,是一家来自深圳的全栈具身智能大模型公司 "超维动力(Kinetix AI)"。9 月 11 日,它宣布完成超 5 亿元天使 + 轮融资,淡马锡旗下祥峰领投,方广、万石跟投,员工不到两百人,成立刚满一年。
有意思的是它的产品清单:117 个自由度的人形本体 KAIBot、37 个自由度的灵巧手 KAI Hand、一个 300 克的数采头环 KAI Halo Lite、一个原生具身大模型 KAI World Model、具身智能 AI Infra 平台,底下还有一整套训练基础设施。
别的公司通常只挑一两块做深,超维是全都要,摊子为何铺这么开?
一家 "大模型公司",为什么非得自己造机器人
CEO 喻杰从华为出来,干过商用车自动驾驶,L4 矿卡的量产是他带的队;联合创始人罗平是港大教授;联合创始人郑存远从小鹏机器人整机本体业务出来,管整机。
三张履历凑在一起的逻辑,罗平在机器之心的访谈里讲到过:"语言模型的用户是普通人,具身大小脑的用户是机器人。"
KAI Bot 在超维的版图里不完全是产品,更像这套具身模型的第一台 "测试机",拿它采数、跑算法、上真机验证。机器造出来是给模型用的,不是给展厅用的。
那三块业务为什么一块都不能少?
在罗平看来,本体定义了机器人的动作空间、感知能力和任务完成度的上限,数据决定模型泛化能力,而模型在真实任务中暴露的问题,会反过来推动数采方式和硬件的改进。"缺少好用的本体,算法的上限会被限制;没有成体系的数据与训练方法,再好的本体也难以持续获得泛化能力。"
丁宁那场人机比赛,就是最好的证明。同一套 SMASH 算法,跑在 KAIBot、宇树 G1、智元远征 A3 三种构型完全不同的本体上。
蹲在超市里的笨功夫
飞轮要转,第一步是采数。
这一端的活儿毫无技术光环,公司组织了几百名采集员,进家庭、进超市、进酒店、进小工厂,干真实的活,攒下超过 10 万小时第一视角数据。
其中,300 克的数采头环 KAI Halo Lite,定价 14999 元,卖给同行的研究院和高校实验室,加上灵巧手的订单,现金流产品已经做到千万级。
郑存远此前接受《晚点 Auto》采访时聊数据,"实际上产生物理 AI 的数据量要求没大家想的那么多。所以可能有谁的技术品味和运气好,在没有试错的情况下已经积攒到了高质量数据,给他两到三个月,他就能把这个金钥匙给磨开了。"
顺着这个逻辑再看他怎么解释本体的 "像人" 就说得通了,173 厘米、70 公斤、117 个自由度、18000 个触觉触点。现实世界是按人的身体造的,桌子的高度、门把手的扭矩、货架的间距,全都默认使用者是人。机器人越接近人,人类经验迁移过来时丢的信息就越少。
说到商业化,喻杰给公司定的节奏叫 "攀登珠峰,沿途下蛋"。短期卖灵巧手和数采工具,中期拿轮式机器人方案进医疗康养,长期双足人形压轴。他对 ToB 场景的警惕,几乎到了泼冷水的程度。
"我之前做过很多 ToB 的业务和量产工作,具身智能的很多应用场景表面上看起来门槛不高,但真正要实现商业化交付,要直面投资回报比、作业效率、成本压力三大现实考验。部分场景可以做样板演示,但不一定能形成长期、可复购、可复制的规模化订单。" 他在 WRC 期间接受证券时报专访时说到。
医疗是目前挑中的口子,因为它对速度不敏感、对安全和完成率敏感,吻合现阶段的技术能力。今年 7 月和北大医疗启动联合创新,机器人在拟真环境里练试管分拣、药品配送、病床转运。
路径没有收敛,三块一起赌
不过,回头看丁宁那场比赛,有两处仍值得推敲。
一是雪贝财经复盘时点破的:比赛用球表面设置了便于机器视觉捕捉的点位,和真实赛场上光滑的球面不是一回事,换成普通球、复杂灯光和更强旋转,难度会显著上升。二是研发团队自己披露的节奏,先花半年让机器人能跟真人对打,再用半个月调出两台机器人自主对打。
来球的角度和高度变了,它的动作会跟着变;上一拍用正手接的,下一拍它就照着这个路子修正。漏接的那几球看着热闹,但丁宁点出 "会观察、会调整",才是这场比赛里最值得琢磨的地方。
正如领投的祥峰投资,执行合伙人李伟对外分析的那样:"具身智能是少数有机会重新定义人与机器关系的领域,而它的实现路径至今没有收敛。而当数据、模型与本体分开推进时,问题出在哪一层都难以判断。在这样的阶段,我们更看重那些有能力定义全栈标准的团队。"
"路径没有收敛",也就是说没人能断言哪条路线一定走不通;而全栈打法意味着验证周期更长、供应链更复杂、钱也烧得更快。
超维同时押宝本体、数据、模型,成本最高,但一旦转起来,同行想再补齐这三块,时间窗口可能就没了。眼下五个亿到账,至少在这一批公司里,他们是最经得起烧的几个之一。喻杰预判,公司通用人形机器人将在 2027 年底实现小批量量产、2028 年逐步铺开。
至于飞轮到底转不转得动,2027 年底见分晓。